## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN ASISTEN LABORATORIUM KOMPUTER MENGGUNAKAN METODE AHP-TOPSIS

## Tati Mardiana
Manajemen Informatika
AMIK BSI Bandung http://www.bsi.ac.id
Tati.ttm@bsi.ac.id
Abstract — The  existence  of  an  assistant  in  a computer  laboratory  is  one  of  the  important elements  in  supporting  the  implementation process  of  practicum  learning.  A  laboratory assistant duty as a lecturer assistant in practicum activities  should  understand  the  practical materials  and  able  to  guide  students  to  achieve the  established  standard  of  competence.  The process  of computer  laboratory  assistant admissions has several criteria of assessment both academic and non academic. Mistakes in decision- making  cause  distrust  of  the  quality  of  computer laboratory  assistants  received  and  have    impact on  the  decreasing  comprehension  and  skills  of students towards certain courses. This study aims to build a decision support system that will make alternative computer lab assistant rankings to get the best solution. There are six criteria used in the selection  of computer  laboratory  assistant admissions such  as  GPA,  academic  achievement, attitude, responsibility, leadership, and cooperation. The development process of decision support  system  of  computer  laboratory  assistant assisted  using  Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision Making  (FMADM)  with  Analytical  Hierarchy Process  (AHP)  method  and  Technique  for  Order Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS).  Testing  of  decision  support  system  of acceptance  of  computer  laboratory  assistant  has 100%  system  accuracy  so  that  it  can  assist computer  laboratory  head  to  choose  computer laboratory  assistant  that  will  help  learning process  in  computer  laboratory  objectively  and transparent.
Keyword : computer  laboratory  assistant,  AHP, TOPSIS, FMADM, decisision support system.
Intisari — Keberadaan  asisten  di  laboratorium komputer  merupakan  salah  satu  unsur  penting dalam menunjang proses pelaksanaan pembelajaran praktikum. Seorang asisten laboratorium bertugas sebagai pendamping dosen pada kegiatan praktikum harus memahami materi praktikum  dan  mampu  membimbing  mahasiswa untuk  mencapai  standar  kompetensi  yang  telah ditetapkan. Proses penerimaan asisten
laboratorium  komputer  memiliki  beberapa kriteria penilaian baik dari akademik maupun non akademik.
Kesalahan dalam pengambilan keputusan menimbulkan ketidakpercayaan terhadap  kualitas  asisten  laboratorium  komputer yang  diterima  dan  berdampak  pada  menurunnya pemahaman dan keterampilan mahasiswa terhadap  mata  kuliah  tertentu.  Penelitian  ini bertujuan membangun sistem pendukung keputusan  yang  akan  membuat  rangking alternatif  asisten  laboratorium  komputer  untuk mendapatkan  solusi  terbaik.  Ada  enam  kriteria yang digunakan dalam seleksi penerimaan asisten laboratorium  komputer  antara  lain  IPK,  prestasi akademik,  sikap, tanggung jawab, kepemimpinan, dan  kerjasama.  Proses  pembangunan  sistem pendukung  keputusan  penerimaan  asisten laboratorium  komputer  mengggunakan  logika Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making (FMADM)  dengan  metode Analytical  Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Pengujian sistem pendukung keputusan penerimaan asisten laboratorium  komputer  memiliki  akurasi  sistem 100%  sehingga  dapat  membantu  kepala laboratorium  komputer  dalam  memilih  asisten laboratorium  komputer  yang  akan  membantu proses  pembelajaran  di  laboratorium  komputer secara objektif dan transparan.
Kata Kunci : asisten laboratorium komputer, AHP, TOPSIS, FMADM, sistem pendukung keputusan.

## PENDAHULUAN
Pendidikan  di  perguruan  tinggi  memegang peranan penting dalam mendorong perkembangan  ilmu  dan  teknologi.  Pendidikan pada  jenjang  ini,,  ilmu  dan  keterampilan  yang sesuai  dengan  bidang  ilmunya  dikaji  lebih mendalam  untuk  menghasilkan  sesuatu  yang kreatif dan inovatif. Proses kreatifitas dan inovatif diperoleh  melalui  kegiatan  tatap  muka  dalam kelas  yang  mengkaji  teori,  prinsip  dan  konsep yang  berkaitan  dengan  satu  mata  kuliah  dan mengaplikasikannya  pada  kegiatan  praktikum. Kegiatan  praktikum  dirancang  agar  mahasiswa
dapat mengembangkan aktivitas belajar, praktikum  untuk  memperoleh  fakta  dari  konsep yang  dipelajari,  mengembangkan  keterampilan tertentu yang berkaitan dengan suatu mata kuliah sehingga  meningkatkan  kemampuan  konigtif, psikomotorik  dan  afektif  mahasiswa  (Murti, Muhibbuddin, & Cut Nurmaliah, 2014).
Mahasiswa  jurusan  Teknologi  Informasi  dan Sistem  Informasi  melakukan  kegiatan  praktikum di  laboratorium  komputer  untuk  memperoleh hasil  sesuai  dengan  panduan  dari  dosen.  Dalam kegiatan  praktikum  ini  melibatkan  asisten praktikum,  dimana  asisten  praktikum  ini  adalah para mahasiswa yang dipilih melalui seleksi untuk mengemban  tugas  yaitu  membimbing  praktikan dalam  kegiatan  praktikum  (Sulviyana,  Andi,  & Haira, 2017).
Rekrutmen  asisten  praktikum  laboratorium komputer  dilakukan  setiap  semester  sesuai dengan  kebutuhan.  Proses  penerimaan  asisten laboratorium  komputer  berdasarkan  pada beberapa  kriteria  penilaian  baik  dari  akademik maupun  non  akademik.  Pengambilan  keputusan dalam penerimaan asisten laboratorium komputer  sangat  penting  bagi  manajemen    dan merupakan  tugas utama dari kepala laboratorium komputer. Kepala laboratorium komputer menentukan  keputusan  terbaik  dari  sejumlah alternatif  untuk  menentukan  calon  asisten  yang terpilih  menjadi  asisten  laboratorium  komputer. Kesalahan dalam pengambilan keputusan menimbulkan ketidakpercayaan terhadap kualitas asisten  laboratorium  komputer  yang  diterima dan  berdampak  pada  menurunnya  pemahaman dan  keterampilan  mahasiswa  terhadap  mata kuliah  tertentu  (Isnian,  Suaidah,  &  Yohana  Tri Utami, 2016).
Setiap  organisasi  baik  skala  besar  maupun kecil  sering  mengalami  perubahan  kondisi  yang dipengaruhi  oleh  faktor  lingkungan  eksternal maupun  lingkungan  internal  organisasi.  Guna mengantisipasi  perubahan  yang  terjadi  maka diperlukan  pengambilan  keputusan  yang  cepat dan  tepat.  Pengambilan  keputusan  merupakan suatu  proses  penerimaan  alternatif  terbaik  dari sejumlah  alternatif  yang  mungkin  dipilih  dengan mekanisme tertentu. Proses pengambilan keputusan  dilakukan  secara  bertahap,  sistematik, konsisten, dan dalam setiap tahapan mengikutsertakan semua pihak agar memperoleh hasil yang baik (Rasyid & Maharani, 2016). Untuk menghasilkan  keputusan  yang  cepat  dan  baik maka  dibutuhkan  sistem  pendukung  keputusan. Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  merupakan sistem  teknologi  berbasis  solusi  (AbdelHamid  & ZeinEldin,  2012)  yang  menyediakan  informasi, pemodelan,  dan  pemanipulasian  data  untuk membantu  dalam  pengambilan  keputusan  baik
pada  situasi  yang  semi  terstruktur  dan  situasi yang  tidak  terstruktur,  dimana  tidak  seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat (IvanJelita, Ema Utami, & Emha Taufiq Luthfi, 2015).
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan solusi  yang  tepat  dalam  proses  pengambilan keputusan penerimaan asisten praktikum laboratorium    komputer.    Penelitian-penelitian yang  sudah  berkembang  sampai  saat  ini  pada umumnya menggunakan Metode SAW dan TOPSIS paling banyak digunakan dalam proses pengambilan keputusan (Mude, 2016).  Penelitian sebelumnya menggunakan metode SAW (IvanJelita,  Ema  Utami,  &  Emha  Taufiq  Luthfi, 2015)  berdasarkan  sembilan  kriteria  untuk melakukan  seleksi  asisten,  antara  lain:  nilai matakuliah,  semester,  rekomendasi,  IPK,  asisten berapa  kali,  asisten  matakuliah  yang  sama,  nilai tes  akademis,  nilai  tes  wawancara  dan  nilai  tes microteaching. Penelitian selanjutnya menggunakan  metode  TOPSIS  (Rasyid  & Maharani, 2016) berdasarkan lima kriteria, antara lain: IPK, nilai bobot mata kuliah, nilai praktikum, wawancara, dan kemampuan mengajar. Alternatif yang  dipilih  memiliki  kedekatan  dengan  solusi ideal  positif  dan  memiliki  jarak  yang  jauh  dari solusi  ideal  negatif.  Komposit  dari  nilai  kerja terbaik  yang  ditampilkan  oleh  setiap  alternatif untuk setiap atribut akan membentuk solusi ideal. Perhitungan  untuk  memilih  asisten  laboratorium komputer  yang  berdasarkan  standar  kriteria  dan hasil  tes  yang  dilakukan  sehingga  calon  asisten laboratorium yang terpilih lebih akurat dan sesuai dengan  kemampuan  mahasiswa.  Kekurangan metode ini adalah belum adanya penentuan bobot prioritas  yang  menjadi  prioritas  hitungan terhadap  kriteria  yang  terpilih.  Penelitian  lain untuk  membangun  sistem  pendukung  keputusan penerimaan  asisten  dosen  menggunakan  metode AHP (Isnian, Suaidah, & Yohana Tri Utami, 2016) Metode  AHP-TOPSIS  memiliki  peranan  masing- masing  sehingga  mempercepat  proses  dan menghasilkan  nilai  keputusan  yang  optimal (Khairunnisa,  Andi  Farmadi,  &  Heru  Kartika Candra, 2015). AHP digunakan untuk pembobotan kriteria  yang  berguna  meningkatkan  validitas nilai  bobot  perhitungan  kriteria  dan  TOPSIS berperan  dalam  menentukan  perangkingan alternatif.  Tahap  selanjutnya  adalah  merancang sistem  sistem  pendukung  keputusan  penerimaan asisten  laboratorium  komputer  dan  mengujinya dengan  mencocokkan  antara  hasil  keputusan kepala  laboratorium  dengan  sistem  pendukung keputusan  yang  dibuat.  Jika  hasilnya  sesuai dengan  hasil  keputusan  kepala  laboratorium, sistem dapat diimplementasikan untuk
penerimaan  asisten  laboratorium  komputer  yang cepat dan optimal.
Tujuan  penelitian  ini ini  adalah  membangun sistem pendukung keputusan penerimaan asisten laboratorium  komputer  menggunakan  metode AHP-TOPSIS untuk
membantu kepala laboratorium  komputer  dalam  memilih  asisten laboratorium  komputer  yang  akan  membantu proses  pembelajaran  di  laboratorium  komputer secara objektif dan transparan.

## BAHAN DAN METODE
Fokus  penelitian  ini  adalah  membangun sistem pendukung keputusan penerimaan asisten laboratorium  komputer  menggunakan  metode AHP-TOPSIS    untuk  mempercepat  proses  dan menghasilkan  nilai  keputusan  yang  optimal. Sesuai  dengan  permasalahan  yang  telah dikemukakan  sebelumnya,  maka  jenis  penelitian ini  adalah  penelitian  eksperimen.  Kerangka  kerja penelitian  ini  diawali  melakukan  identifikasi masalah. Masalah yang dapat diidentifikasi adalah belum  adanya  penentuan  bobot  prioritas  yang menjadi prioritas hitungan terhadap kriteria yang terpilih untuk melakukan perangkingan
penerimaan  asisten  laboratorium  komputer. Setelah  tahap  identifikasi  masalah,  penelitian dilanjutkan dengan pengumpulan data.
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini berupa  data  primer  yang  diperoleh  secara langsung melalui proses pengamatan dan sumber yang bersangkutan secara langsung dan  sekunder yang  diperoleh  teori  atau  bahan  yang  ada hubungannya  dengan  permasalahan  yang  diteliti. Teknik yang dilakukan untuk mengumpulkan data pada  penelitian  ini  adalah  studi  pustaka, wawancara  dengan  kepala  laboratorium  yang mengetahui kriteria penerimaan asisten laboratorium  dan  observasi.  Berdasarkan  data yang  sudah  terkumpul,  dilakukan  analisis mengenai  kriteria  dan  bagaimana  penerapan metode AHP-TOPSIS dalam studi kasus penerimaan asisten laboratorium komputer.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Model Pengambilan Keputusan Menggunakan Metode AHP-TOPSIS Kriteria-kriteria  dalam  penerimaan  asisten laboratorium komputer ini didapatkan dari kepala laboratorium komputer. Ada enam kriteria dalam seleksi penerimaan asisten laboratorium komputer,  antara  lain  :  IPK  (C1),  prestasi akademik(C2),  sikap  (C3),  tanggung  jawab  (C4), kepemimpinan  (C5),  dan  kerjasama  (C6). Struktur  hirarki  kriteria  penerimaan  asisten
laboratorium  komputer  dapat  dilihat  pada gambar 1.
Penerimaan Asisten Laboratorium Komputer IPK Prestasi Akademik Sikap Tanggung Jawab Kerjasama Kepemimpinan Penerimaan Asisten Laboratorium Komputer Sesuai Dengan Kriteria Tujuan Kriteria Hasil Sumber : (Mardiana, 2017)
Gambar 1. Struktur Hirarki Penerimaan
Asisten Laboratorium Komputer
Perbandingan dilakukan berdasarkan kebijakan  kepala  laboratorium  komputer  dengan menilai tingkat kepentingan satu elemen terhadap elemen  lainnya.    Hasil  matrik  perbandingan berpasangan kriteria penerimaan asisten laboratorium komputer dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 2. Matrik Perbandingan Berpasangan
Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C1 1/1 1/2 3/1 4/1 5/1 5/1 C2 2/1 1/1 3/1 3/1 3/1 3/1 C3 1/3 1/3 1/1 2/1 3/1 3/1 C4 1/4 1/3 1/2 1/1 2/1 1/1 C5 1/5 1/3 1/3 1/2 1/1 1/2 C6 1/5 1/3 1/2 1/1 2/1 1/1
Sumber : (Mardiana, 2017).
Tahap  selanjutnya  adalah  menghitung prioritas  masing-masing  kriteria,  dengan  cara membagi  isi  matriks  perbandingan  berpasangan dengan  jumlah  kolom  yang  bersesuaian, kemudian  menjumlahkan  perbaris.  Setelah  itu hasil  penjumlahan  dibagi  dengan  banyaknya kriteria  sehingga  ditemukan  bobot  prioritas. Hasilnya terlihat pada tabel 2.
Tabel 2. Perhitungan Prioritas Nilai Kriteria
Krite ria C1 C2 C3 C4 C5 C6 Prior itas C1 0.251 0.176 0.360 0.348 0.313 0.370 0.303 C2 0.502 0.353 0.360 0.261 0.188 0.222 0.314 C3 0.084 0.118 0.120 0.174 0.188 0.222 0.151 C4 0.063 0.118 0.060 0.087 0.125 0.074 0.088
C5 0.050 0.118 0.040 0.043 0.063 0.037 0.058 C6 0.050 0.118 0.060 0.087 0.125 0.074 0.086 Sumber : (Mardiana, 2017).
Matriks  konsistensi  diperoleh  dengan mengalikan nilai prioritas pada tabel matriks nilai kriteria dengan matriks perbandingan berpasangan, hasilnya seperti pada tabel 3. Tabel 3. Perhitungan Matriks Konsistensi Krite ria C1 C2 C3 C4 C5
C6 Juml ah C1 0.303 0.157 0.452 0.351 0.292 0.428 1.984 C2 0.606 0.314 0.452 0.263 0.175 0.257 2.068 C3 0.101 0.105 0.151 0.175 0.175 0.257 0.964 C4 0.076 0.105 0.075 0.088 0.117 0.086 0.546 C5 0.061 0.105 0.050 0.044 0.058 0.043 0.361 C6 0.061 0.105 0.075 0.088 0.117 0.086 0.531
Sumber : (Mardiana, 2017).
Selanjutnya,  menghitung  rasio  konsistensi untuk  memastikan  bahwa  nilai  rasio  konsistensi (CR)  kurang  dari  sama  dengan  0.1.  Apabila  rasio konsistensi  lebih  besar  dari  0.1  maka  matriks perbandingan  berpasangan  perlu  diperbaiki. Perhitungan CR kriteria dibuat seperti tabel 4.
Tabel 4. Perhitungan CR kriteria Kriteria Jumlah Perbaris Prioritas Hasil C1 1.984 0.303 6.548 C2 2.068 0.314 6.582 C3 0.964 0.151 6.394 C4 0.546 0.088 6.226 C5 0.361 0.058 6.170 C6 0.531 0.086 6.201 Jumlah 38.121 Sumber : (Mardiana, 2017).
Kolom  jumlah  per  baris  diperoleh  dari  kolom jumlah  pada  tabel  penjumlahan  tiap  baris, sedangkan  kolom  prioritas  diperoleh  dari  kolom prioritas  tabel  matriks  nilai  criteria.  Dari  tabel diatas diperoleh nilai berikut: n (jumlah kriteria) = 6
𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠 = 38.121 6 = 6.354
𝐶𝐼 = λmaks−n 𝑛−1 = 6/3535−6 6−1 = 0.071
Untuk  n  =  6,  RI  =  1,24  (tabel  indeks  random), maka:
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = 0.0707 1.24 = 0.057
Berdasarkan  perhitungan  yang  telah  dilakukan dimana  nilai  CR  untuk  faktor  kriteria  yang digunakan menunjukan nilai yang lebih kecil dari 0.1 maka dapat disimpulkan bahwa perbandingan berpasangan  yang  dilakukan  adalah  konsisten. Bobot  prioritas  kriteria  0.303  untuk  IPK,  0.314 untuk prestasi akademik, 0.151 untuk sikap, 0.888 untuk tanggung jawab, 0.058 untuk kepemimpinan dan 0.086 untuk kerjasama.
Metode TOPSIS berperan dalam menentukan perangkingan  alternatif.    Sampel  data  yang  akan digunakan  untuk  perhitungan  dengan  metode AHP-TOPSIS secara manual disajikan pada tabel 5.
Tabel 5. Data sampel untuk perhitungan TOPSIS
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 Ihsan Sobari 3.50 0 Sangat Baik Baik Sang at Baik Baik Andri 2.75 2 Baik Cukup Baik Baik Sangat Baik Erna 3.00 1 Cukup Baik Sanga t Baik Baik Cukup Sujiliani 3.80 1 Cukup Baik Baik Cuku p Baik Lia 2.95 0 Baik Baik Baik Sangat Baik
Sumber : (Mardiana, 2017).
Untuk  memperoleh  ranking  kecocokan  dari alternatif  penerimaan  asistem  laboratorium komputer  maka  harus  menentukan  nilai kecocokan    antara  alternatif  dan  kriteria  dengan interval  dari  1  sampai  5,  dengan  ketentuan  1  = Tidak Baik; 2 = Kurang Baik; 3 = Cukup Baik; 4 = Baik; 5 = Sangat baik.
Tabel 6. Kriteria Penerimaan Asisten Laboratorium Komputer No  Atribut Himpunan Nilai C1  Nilai Akade mik (IPK) Tidak Baik Baik <=1.75 Kurang Baik >1.75  -  <=2 Cukup Baik >2  -  <=2.75 Baik >2.75  - <=3.75 Sangat Baik >3.75 C2  Prestasi Akade mik Tidak Baik Baik 0 Kurang Baik 1 Cukup Baik 2 Baik 3 – 4 Sangat Baik >4 C3  Sikap/a titude Tidak Baik Baik 1 Kurang Baik 2 Cukup Baik 3 Baik 4 Sangat Baik 5
C4  Tanggu ng Jawab Tidak Baik Baik 1 Kurang Baik 2 Cukup Baik 3 Baik 4 Sangat Baik 5 C5  Leaders hip Tidak Baik Baik 1 Kurang Baik 2 Cukup Baik 3 Baik 4 Sangat Baik 5 C6  Teamw ork Tidak Baik Baik 1 Kurang Baik 2 Cukup Baik 3 Baik 4 Sangat Baik 5 Sumber : (Mardiana, 2017).
Setelah Rangking kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria. Setiap kriteria, dinilai dengan 1 sampai 5, dengan ketentuan 1 = Tidak Baik; 2 = Kurang Baik; 3 = Cukup Baik; 4 = Baik; 5 = Sangat baik.
Tabel 7. Rangking kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria Alternatif C1  C2  C3  C4  C5  C6 Ihsan Sobari 4 1 5 4 5 4 Andri 3 3 4 3 4 5 Erna 4 2 3 5 4 3 Sujiliani 5 2 3 4 3 4
Lia 4 1 4 4 4
5 Sumber : (Mardiana, 2017).
Setiap  elemen  pada  matriks  D  dinormalisasikan untuk mendapatkan matriks normalisasi R. Setiap normalisasi dari nilai rij.  Hasil  matrik keputusan ternormalisasi dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Matrik Keputusan Ternormalisasi
Alterna tif R1 R2 R3 R4 R5
R6 Ihsan Sobari 0.442 0.229 0.577 0.442 0.552 0.419 Andri 0.331 0.688 0.462 0.331 0.442 0.524 Erna 0.442 0.459 0.346 0.552 0.442 0.314 Sujiliani 0.552 0.459 0.346 0.442 0.331 0.419 Lia 0.442 0.229 0.462 0.442 0.442 0.524
Sumber : (Mardiana, 2017).
Perhitungan  matrik  keputusan  normalisasi terbobot,  mengambil  bobot  masing-masing kriteria dari metode AHP.  Bobot prioritas kriteria 0.303  untuk  IPK,  0.314  untuk  prestasi  akademik, 0.151  untuk  sikap,  0.888  untuk  tanggung  jawab,
0.058  untuk  kepemimpinan  dan  0.086  untuk kerjasama.  Hasil  matriks  ternormalisasi  terbobot dapat dilihat pada             tabel 9.
Tabel 9. Matriks Ternormalisasi Terbobot Alterna tif Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Y6 Ihsan Sobari 0.134 0.072 0.087 0.039 0.032 0.036 Andri 0.100 0.216 0.070 0.029 0.026 0.045 Erna 0.134 0.144 0.052 0.048 0.026 0.027 Sujiliani 0.167 0.144 0.052 0.039 0.019 0.036 Lia 0.134 0.072 0.070 0.039 0.026 0.045
Sumber : (Mardiana, 2017).
Langkah  selanjutnya  adalah    menentukan  matrik solusi ideal positif dan matrik solusi ideal negatif berdasarkan persamaan 3 dan 4.
Tabel 10. Matriks Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif Y Max Min Y1 0.167 0.100 Y2 0.216 0.072 Y3 0.087 0.052 Y4 0.048 0.029 Y5 0.032 0.019 Y6 0.045 0.027 Sumber : (Mardiana, 2017).
Langkah  berikutnya,  menghitung  separation measure  positif  (Si+)  dan  separation  measure negatif  (Si-).  Tabel  11  dan  12  merupakan  hasil pengukuran  jarak  dari  suatu  alternatif  ke  solusi ideal positif dan solusi ideal negatif.
Tabel 11. Hasil Pengukuran Jarak Dari Suatu Alternatif Ke Solusi Ideal Positif
S1 + 0.176 S2 + 0.072 S3 + 0.160 S4 + 0.125 S5 + 0.150
Sumber : (Mardiana, 2017).
Tabel 12. Hasil Pengukuran Jarak Dari Suatu Alternatif Ke Solusi Ideal Negatif S1 - 0.052 S2 - 0.146 S3 - 0.082 S4 - 0.099 S5 - 0.043
Sumber : (Mardiana, 2017).
Hasil  nilai   preferensi   untuk   setiap   alternatif digunakan  untuk   menentukan  ranking  tiap-tiap alternatif  yang  ada.  Hasil  nilai  preferensi  setiap alternatif dapat dilihat pada tabel 13.
Tabel 13. Nilai Preferensi Setiap Alternatif V1 0.2271 V2 0.6701 V3 0.3393 V4 0.4424 V5 0.2249 Sumber: (Mardiana, 2017).
Dari  perhitungan  diatas  dapat  diperoleh  urutan rekomendasi asisten laboratorium komputer yang memenuhi  kriteria  adalah:  erna,  andri,  ihsan sobari, sujiliani dan lia.

## B. Implementasi
Implementasi  sistem  dilakukan  berdasarkan spesifikasi rancangan yang telah ditentukan. Hasil implementasi  sistem  pendukung  keputusan penerimaan  asisten  laboratorium  komputer, sebagai berikut :
1. Halaman registrasi user Halaman registrasi user memiliki fungsi agar mahasiswa  (calon  asisten  laboratorium komputer)  mendapat  akun  sehingga  dapat masuk  ke  dalam  sistem  penerimaan  asisten laboratorium komputer.
Gambar 6. Halaman Registrasi User
2. Halaman login user Halaman  login  user  memiliki  fungsi  untuk melakukan  autentifikasi  pengguna  yang memiliki  akses    ke  dalam  sistem  ini. Pengguna  memasukan  nama  dan  password pada kolom username dan password. Apabila nama  dan  password  sesuai  data  yang  sudah di  simpan  sebelumnya  pada  database  maka sistem  menampilkan  halaman  menu  untuk pengguna.
Sumber: (Mardiana, 2017). Gambar 7. Halaman Login User 3. Halaman pengisian lamaran asisten laboratorium komputer Halaman pengisian lamaran asisten laboratorium komputer memiliki fungsi agar mahasiswa  (calon  asisten  laboratorium komputer) dapat mengirimkan lamaran.
Sumber: (Mardiana, 2017). Gambar 8 Halaman Pengisian Lamaran Asisten Laboratorium Komputer
4. Halaman  proses  pengambilan  keputusan penerimaan asisten laboratorium komputer Pada  halaman  ini  dilakukan  perhitungan untuk  menghasilkan  perangkingan  alternatif dan  menentukan  calon  asisten  yang  terpilih menjadi asisten laboratorium komputer.
Sumber: (Mardiana, 2017). Gambar 9 Perhitungan AHP-TOPSIS untuk Menghasilkan Perangkingan Alternatif
5. Halaman  melihat  pengumuman  penerimaan asisten laboratorium komputer Pada  halaman  ini  mahasiswa  (calon  asisten laboratorium  komputer) dapat  melihat  hasil keputusan  diterima  atau  tidak  menjadi asisten laboratorium komputer.
Sumber: (Mardiana, 2017). Gambar 10 Halaman Pengumuman Penerimaan Asisten Laboratorium Komputer

## C. Pengujian
Pengujian  terhadap  sistem  pendukung keputusan  penerimaan  asisten  laboratorium komputer  dilakukan  dengan  menjalankan  sistem sesuai  dengan  skenario  pengujian  yang  telah disusun. Hasil pengujian fungsionalitas menunjukkan  fitur-fitur  yang  ada  pada  sistem pendukung  keputusan  penerimaan  asisten laboratorium  komputer  sudah  berjalan  sesuai dengan kebutuhan fungsional.
Evaluasi  pada  tahap  perangkingan  alternatif dilakukan perbandingan nilai antara
perangkingan  alternatif  manual  dengan  metode AHP-TOPSIS.  Hasil  perangkingan  menggunakan metode  AHP-TOPSIS  terhadap  perangkingan manual.    Perangkingan  setiap  alternatif  secara manual didapatkan dari hasil simulasi perangkingan  data  yang  dilakukan  oleh  kepala laboratorium  komputer.  Simulasi  ini  dilakukan dengan  menggunakan  data  dari  calon  asisten laboratorium  komputer.  Perbandingan  dan  jarak antara  perangkingan  manual  dengan  metode AHP-TOPSIS dapat dilihat pada tabel 14. Tabel 14. Jarak Perangkingan Manual Dengan metode AHP-TOPSIS Alternatif Rangking Manual SPK Hasil Ihsan Sobari 5 5 Valid Andri 1 1 Valid Erna 3 3 Valid Sujiliani 2 2 Valid Lia 4 4 Valid M. Ichsan 9 9 Valid Arief 7 7 Valid Ichsan Jativa 6 6 Valid Khayan 8 8 Valid Sumber: (Mardiana, 2017).
Perhitungan  akurasi  dari  pengujian  sistem pendukung  keputusan  penerimaan  asisten laboratorium  menggunakan  AHP-TOPSIS,  sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 10 10 𝑥 100% = 100%
Hasil  pengujian  sistem  pendukung  keputusan penerimaan  asisten  laboratorium  menggunakan AHP-TOPSIS menunjukkan tingkat  akurasi  sistem sebesar 90%.

## KESIMPULAN
Penelitian terhadap sistem pendukung keputusan penerimaan  asisten  laboratorium  komputer  ini memadukan antara metode AHP dan TOPSIS. Dari hasil perhitungan matriks perbandingan berpasangan  didapat  nilai  CR  =  0.0507  yang menunjukkan  bahwa  bobot  yang  didapat  sudah konsisten.  Sedangkan  pada  metode  TOPSIS berfungsi merankingkan alternatif-alternatif berdasarkan  data  calon  asisten  laboratorium komputer terhadap kriteria dengan menggunakan bobot  konsisten  hasil  dari  perhitungan  AHP tersebut.  Hasil  pengujian  menunjukkan  sistem pendukung  keputusan  penerimaan  asisten laboratorium  komputer  sudah  berjalan  sesuai
kebutuhan  fungsional  dengan  tingkat  akurasi sebesar 100%. Dengan adanya sistem pendukung keputusan  penerimaan  asisten  laboratorium komputer menggunakan metode AHP dan TOPSIS ini  dapat  membantu  kepala  laboratorium komputer  dalam  memilih  asisten  laboratorium komputer yang akan membantu proses pembelajaran  di  laboratorium  komputer  secara objektif  dan  transparan.  Dalam  penelitian selanjutnya  perlu  dikaji  pemilihan    kriteria dengan  mengunakan machine  learning seperti naïve bayes pada proses analisa data.

## REFERENSI
Abdelhamid,  R.,  &  Eldin,  Z.  (2012).  A  decision support system for performance evaluation. IJCA Special Issue on Computational  Intelligence  &  Information Security CIIS , 2012 , 1-8.
Isnian,  A.  R.,  Suaidah,  S.,  &  Utami,  Y.  T.  (2016). Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan Asisten  Dosen  Pada  Perguruan  Tinggi Teknokrat Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Jupiter , 2 (1).
Ivanjelita,  L.  A.,  Utami,  E.,  &  Luthfi,  E.  T.  (2015). Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi Penerimaan  Calon  Asisten  Praktikum. Data Manajemen  dan  Teknologi  Informasi (DASI) , 16 (4), 37-46.
Khairunnisa,  K.,  Farmadi,  A.,  &  Kartika,  H.  C. (2016).  Penerapan  Metode  Ahp  Topsis Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan
Penentuan  Taman  Kanak-Kanak  (TK) Terbaik  Dari  Dinas  Pendidikan  Kota Banjarbaru (Studi Kasus TK di Kecamatan Banjarbaru Selatan). Klik-Kumpulan
Jurnal Ilmu Komputer , 2 (1), 1-10.
Mardiana,  T.  (2017).  Laporan  Penelitian  Mandiri
Penerapan  Metode  AHP-TOPSIS  Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Asisten Laboratorium Komputer. Bandung: AMIK BSI Bandung. Mude, M. A. (2016). Perbandingan Metode SAW dan TOPSIS pada kasus UMKM. ILKOM Jurnal Ilmiah, 8(2) , 76-81.
Khairunnisa,  Andi  Farmadi,  &  Heru  Kartika
Candra.  (2015).  Penerapan  Metode  AHP TOPSIS Pada Sistem Pendukung Keputusan  Penentuan  Taman  Kanak- Kanak (TK) Terbaik Dari Dinas Pendidikan  Kota  Banjarbaru. Kumpulan
jurnaL  Ilmu  Komputer  (KLIK),  Volume  02 Nomor 01 (Februari), 1-10. Mardiana,  T.  (2017).
Laporan  Penelitian  Mandiri Penerapan  Metode  AHP-TOPSIS  Dalam Sistem  Pendukung Keputusan Penerimaan Asisten Laboratorium Komputer. Bandung: AMIK BSI Bandung. Mude,  M.  A.  (2016).  Perbandingan  Metode  SAW dan  TOPSIS  Pada  Kasus  UMKM  . Jurnal Ilmiah Ilkom, 8 Nomor 2 (Agustus), 76-81.
Murti, S., Muhibbuddin, & Cut Nurmaliah. (2014). Penerapan Pembelajaran Berbasis Praktikum Untuk Peningatan Kemampuan  Kognitif  dan  Psikomptorik Pada  Perkuliahan  Anatomi  Tumbuhan. Jurnal  Biologi  Edukasi  Edisi  12,  Volume  6 Nomor 1 (Juni), 1-8. Purnomo , E. N., Sihwi , S. W., & Anggrainingsih , R. (2013). Analisis Perbandingan Menggunakan  Metode  AHP,  TOPSIS,  dan AHP-TOPSIS  dalam  Studi  Kasus  Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa
Program  Akselerasi. JURNAL  ITSMART ,
16-23.
Rasyid,  A.,  &  Maharani,  S.  (2016).  Implementasi Technique  For  Order  Preferences  By Similary To Ideal Solution (TOPSIS) Pada
Seleksi  Asisten  Laboratorium  (Studi kasus  :  Laboratorium  RPL  FMIPA Universitas Mulawarman). Jurnal Informatika Mulawarman, 11 No.
2 (September), 48-53. Sulviyana,  Y.,  Andi,  T.,  &  Haira,  U.  (2017).  Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan  Calon  Asisten  Praktikum Menggunakan  Metode  SMART. Prosiding
Seminar  Nasional  Ilmu  Komputer  dan Teknologi  Informasi  (SAKTI) (hal.  47-51). Samarinda:  Faculty  Of  Computer  Science and Information Technology (CSIT).